Perspektiven des Gesundheitssektors - Wachstumsmotor oder Milliardengrab?

Der Gesundheitssektor ist ein wichtiger Motor der deutschen Wirtschaft . Die demografische Entwicklung, medizinisch-technischer Fortschritt und höherer Wohlstand haben dazu geführt, dass die Ausgaben für Gesundheit in den vergangenen Jahrzehnten überproportional gestiegen sind. Seit 1992 ist ein jährlicher Anstieg der Gesundheitsausgaben von durchschnittlich 3,3% zu verzeichnen. Der durchschnittliche Beitragssatz zur Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) stieg aus diesem Grund in den vergangenen 10 Jahren von 12,5% auf 15,5% an. Vieles spricht für weiteres Wachstum der Gesundheitsausgaben: Erstens wirkt die Alterung der Bevölkerung Ausgabensteigernd; zweitens führt der medizinisch-technische Fortschritt zu steigender Nachfrage nach Gesundheitsleistungen; drittens ist bei einem weiter wachsenden Wohlstand davon auszugehen, dass vom individuellen Einkommen relativ mehr für Gesundheitsleistungen ausgegeben wird. Gleichzeitig nimmt die Zahl derer ab, die das Gesundheitswesen finanzieren. Ohne Änderungen am Status quo wird sich eine erhebliche Finanzierungslücke auftun. Modellgestützt schätzen wir ihr Volumen auf rund 40 Mrd. € bis 2020 und auf über 90 Mrd. € bis 2030. Zur Schließung dieser Lücke müsste der allgemeine Beitragssatz zum Gesundheitsfonds von derzeit 15,5% auf 19,4% bis 2020 und auf 23,8% bis 2030 anwachsen. Diese Schätzungen machen deutlich, dass die GKV in den nächsten 20 Jahren grundlegend reformiert werden muss. Sie sollte sich zu einer Basisversicherung wandeln und die Absicherung der Ausgaben für die neuen Möglichkeiten der Medizin der privaten Zusatzversicherung überlassen. [...]Gesundheitsausgaben; Gesundheitswesen; Gesundheitsfonds; GKV; private Zusatzversicherung

Perspektiven des Gesundheitssektors: Wachstumsmotor oder Milliardengrab?

Der Gesundheitssektor ist ein wichtiger Motor der deutschen Wirtschaft. Die demografische Entwicklung, medizinisch-technischer Fortschritt und höherer Wohlstand haben dazu geführt, dass die Ausgaben für Gesundheit in den vergangenen Jahrzehnten überproportional gestiegen sind. Seit 1992 ist ein jährlicher Anstieg der Gesundheitsausgaben von durchschnittlich 3,3% zu verzeichnen. Der durchschnittliche Beitragssatz zur Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) stieg aus diesem Grunde in den vergangenen 10 Jahren von 12,5% auf 15,5% an. Vieles spricht für weiteres Wachstum der Gesundheitsausgaben: Erstens wirkt die Alterung der Bevölkerung Ausgabensteigernd; zweitens führt der medizinisch-technische Fortschritt zu steigender Nachfrage nach Gesundheitsleistungen; drittens ist bei einem weiter wachsenden Wohlstand davon auszugehen, dass vom individuellen Einkommen relativ mehr für Gesundheitsleistungen ausgegeben wird. Gleichzeitig nimmt die Zahl derer ab, die das Gesundheitswesen finanzieren. Ohne Änderungen am Status quo wird sich eine erhebliche Finanzierungslücke auftun. Modellgestützt schätzen wir ihr Volumen auf rund 40 Mrd. EUR bis 2020 und auf über 90 Mrd. EUR bis 2030. Zur Schließung dieser Lücke müsste der allgemeine Beitragssatz zum Gesundheitsfonds von derzeit 15,5% auf 19,4% bis 2020 und auf 23,8% bis 2030 anwachsen. Diese Schätzungen machen deutlich, dass die GKV in den nächsten 20 Jahren grundlegend reformiert werden muss. Sie sollte sich zu einer Basisversicherung wandeln und die Absicherung der Ausgaben für die neuen Möglichkeiten der Medizin der privaten Zusatzversicherung überlassen. Damit der Wachstumsmotor Gesundheitswesen nicht zum Milliardengrab wird, sind auch Maßnahmen auf Seiten der Leistungserbringer notwendig. Dazu zählen im Bereich der stationären und ambulanten Akutversorgung erstens, dass Kassen künftig selektiv mit einzelnen Leistungserbringern über Preise und Qualität verhandeln können; zweitens, dass die detaillierte Krankenhausplanung auf eine Versorgungsplanung mit Kontrollfunktion beschränkt wird; drittens, dass ein standardisiertes, bundesweit einheitliches Informationssystem zur Behandlungsqualität etabliert wird; viertens, dass die Grenze zwischen ambulantem und stationärem Sektor durch Wettbewerb zwischen den Sektoren abgebaut wird; und fünftens; dass in Regionen mit geringer Bevölkerung alternative Versorgungskonzepte etabliert werden. Auch in der Pflege sowie bei Arzneimitteln und Apotheken sind effizienzsteigernde Reformen notwendig

Adaptive Deep Brain Stimulation for Movement Disorders: The Long Road to Clinical Therapy

Continuous high-frequency DBS is an established treatment for essential tremor and Parkinson's disease. Current developments focus on trying to widen the therapeutic window of DBS. Adaptive DBS (aDBS), where stimulation is dynamically controlled by feedback from biomarkers of pathological brain circuit activity, is one such development. Relevant biomarkers may be central, such as local field potential activity, or peripheral, such as inertial tremor data. Moreover, stimulation may be directed by the amplitude or the phase (timing) of the biomarker signal. In this review, we evaluate existing aDBS studies as proof-of-principle, discuss their limitations, most of which stem from their acute nature, and propose what is needed to take aDBS into a chronic setting. © 2017 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Societ

Editorial: Recording and modulating neural activity in neurodegenerative diseases: Pathophysiological and therapeutic implications.

Neurodegenerative diseases encompass different conditions characterized by progressive degeneration of neurons and networks and accumulation of misfolded proteins in the brain. Recent research employing invasive and non-invasive neurophysiological techniques provided new insights into pathological mechanisms responsible for symptom development. This set the foundation for the translation of advanced therapeutic neuromodulation strategies that hold promise to optimize symptom control and potentially modify disease course in the future. In this Research Topic, we aimed to investigate the role of specific neurophysiological abnormalities in neurodegenerative diseases that serve as electrophysiological target for invasive and non-invasive neuromodulation techniques, such as deep brain stimulation (DBS; Tinkhauser et al., 2017; Bocci et al., 2021) and transcranial alternating current stimulation (tACS; Benussi et al., 2022; Guerra et al., 2022). Parkinson's disease (PD) is an exemplary condition for targeting brain oscillatory activities for therapeutic purposes. Indeed, PD can be considered an oscillopathy, as abnormal oscillations at specific frequency bands in the basal ganglia-thalamo-cortical network play a relevant role in motor symptoms pathophysiology (Oswal et al., 2013). Not only the suppression of exaggerated oscillatory beta activity using DBS (Tinkhauser et al., 2017), but also driving the pro-kinetic high-gamma rhythm at the cortical level using non-invasive tACS may attenuate bradykinesia (Guerra et al., 2022)

Adaptive Deep Brain Stimulation: From Experimental Evidence Toward Practical Implementation.

Closed-loop adaptive deep brain stimulation (aDBS) can deliver individualized therapy at an unprecedented temporal precision for neurological disorders. This has the potential to lead to a breakthrough in neurotechnology, but the translation to clinical practice remains a significant challenge. Via bidirectional implantable brain-computer-interfaces that have become commercially available, aDBS can now sense and selectively modulate pathophysiological brain circuit activity. Pilot studies investigating different aDBS control strategies showed promising results, but the short experimental study designs have not yet supported individualized analyses of patient-specific factors in biomarker and therapeutic response dynamics. Notwithstanding the clear theoretical advantages of a patient-tailored approach, these new stimulation possibilities open a vast and mostly unexplored parameter space, leading to practical hurdles in the implementation and development of clinical trials. Therefore, a thorough understanding of the neurophysiological and neurotechnological aspects related to aDBS is crucial to develop evidence-based treatment regimens for clinical practice. Therapeutic success of aDBS will depend on the integrated development of strategies for feedback signal identification, artifact mitigation, signal processing, and control policy adjustment, for precise stimulation delivery tailored to individual patients. The present review introduces the reader to the neurophysiological foundation of aDBS for Parkinson's disease (PD) and other network disorders, explains currently available aDBS control policies, and highlights practical pitfalls and difficulties to be addressed in the upcoming years. Finally, it highlights the importance of interdisciplinary clinical neurotechnological research within and across DBS centers, toward an individualized patient-centered approach to invasive brain stimulation. © 2023 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society

Linking Pathological Oscillations With Altered Temporal Processing in Parkinsons Disease: Neurophysiological Mechanisms and Implications for Neuromodulation.

Emerging evidence suggests that Parkinson's disease (PD) results from disrupted oscillatory activity in cortico-basal ganglia-thalamo-cortical (CBGTC) and cerebellar networks which can be partially corrected by applying deep brain stimulation (DBS). The inherent dynamic nature of such oscillatory activity might implicate that is represents temporal aspects of motor control. While the timing of muscle activities in CBGTC networks constitute the temporal dimensions of distinct motor acts, these very networks are also involved in somatosensory processing. In this respect, a temporal aspect of somatosensory processing in motor control concerns matching predicted (feedforward) and actual (feedback) sensory consequences of movement which implies a distinct contribution to demarcating the temporal order of events. Emerging evidence shows that such somatosensory processing is altered in movement disorders. This raises the question how disrupted oscillatory activity is related to impaired temporal processing and how/whether DBS can functionally restore this. In this perspective article, the neural underpinnings of temporal processing will be reviewed and translated to the specific alternated oscillatory neural activity specifically found in Parkinson's disease. These findings will be integrated in a neurophysiological framework linking somatosensory and motor processing. Finally, future implications for neuromodulation will be discussed with potential implications for strategy across a range of movement disorders

Should asleep deep brain stimulation in Parkinson's disease be preferred over the awake approach? Pros.

No abstract available

Parkinsonian Tremor Detection from Subthalamic Nucleus Local Field Potentials for Closed-Loop Deep Brain Stimulation

Deep Brain Stimulation (DBS) is a widely used therapy to ameliorate symptoms experienced by patients with Parkinson's Disease (PD). Conventional DBS is continuously ON even though PD symptoms fluctuate over time leading to undesirable side-effects and high energy requirements. This study investigates the use of a Iogistic regression-based classifier to identify periods when PD patients have rest tremor exploiting Local Field Potentials (LFPs) recorded with DBS electrodes implanted in the Subthalamic Nucleus in 7 PD patients (8 hemispheres). Analyzing 36.1 minutes of data with a 512 milliseconds non-overlapping window, the classification accuracy was well above chance-level for all patients, with Area Under the Curve (AUC) ranging from 0.67 to 0.93. The features with the most discriminative ability were, in descending order, power in the 31-45 Hz, 5-7 Hz, 21-30 Hz, 46-55 Hz, and 56-95 Hz frequency bands. These results suggest that using a machine learning-based classifier, such as the one proposed in this study, can form the basis for on-demand DBS therapy for PD tremor, with the potential to reduce side-effects and lower battery consumption